package datastructure.LRU;

import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Map;
import java.util.Queue;

/**
 * @Author ZhangCuirong
 * @Date 2025/7/29 16:07
 * @description: leetcode 146
 * 请你设计并实现一个满足  LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
 * 实现 LRUCache 类：
 * LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
 * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
 * void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。
 * 函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。
 * <p>
 * <p>
 * <p>
 * 示例：
 * <p>
 * 输入
 * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
 * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
 * 输出
 * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
 * <p>
 * 解释
 * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
 * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
 * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 1
 * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
 * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.get(3);    // 返回 3
 * lRUCache.get(4);    // 返回 4
 */
public class LRUCache {
    Map<Integer, LinkListNode> cache;
    int capacity;

    LinkListNode head;

    LinkListNode tail;

    public class LinkListNode {
        public Integer key;
        public Integer value;
        LinkListNode next;
        LinkListNode pre;

        public LinkListNode(Integer key, Integer value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }

    public LinkListNode addTail(Integer key, Integer value) {
        LinkListNode p = new LinkListNode(key, value);
        p.pre = tail.pre;
        p.next = tail;
        tail.pre.next = p;
        tail.pre = p;
        cache.put(key, p);
        return p;
    }

    public void remove(LinkListNode p) {
        p.pre.next = p.next;
        p.next.pre = p.pre;
        p.pre = null;
        p.next = null;
        cache.remove(p.key);
    }


    public LRUCache(int capacity) {

        this.cache = new HashMap<>();
        this.capacity = capacity;
        this.head = new LinkListNode(-1, -1);
        this.tail = new LinkListNode(-1, -1);
        this.head.next = tail;
        this.tail.pre = head;
    }

    public int get(int key) {
        if (!cache.containsKey(key)) {
            return -1;
        } else {
            LinkListNode p = cache.get(key);
            Integer value = p.value;
            remove(p);
            addTail(key, value);
            return value;
        }
    }

    public void put(int key, int value) {
        if (cache.containsKey(key)) {
            LinkListNode p = cache.get(key);
            remove(p);
            addTail(key, value);
        } else {
            if (this.cache.size() < this.capacity) {
                addTail(key, value);
            } else {
                LinkListNode firstNode = head.next;
                remove(firstNode);
                addTail(key, value);
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        LRUCache cache = new LRUCache(2);
        cache.put(1, 1);
        cache.put(2, 2);
        System.out.println(cache.get(1));       // 返回  1
        cache.put(3, 3);    // 该操作会使得密钥 2 作废
        System.out.println(cache.get(2));       // 返回 -1 (未找到)
        cache.put(4, 4);    // 该操作会使得密钥 1 作废
        System.out.println(cache.get(1));       // 返回 -1 (未找到)
        System.out.println(cache.get(3));        // 返回  3
        System.out.println(cache.get(4));        // 返回  4
    }

}
